探討 RAG、SKILL、MCP 與 RLM 架構的對比與適用場景

2026 年 11 月 13 日 17:12，掘金平臺釋出了一篇由 Alex Ewerlöf 撰寫、嶽揚編譯的文章《RAG 與 SKILL、MCP、RLM 架構對比解析》。文章指出，LLMs 屬於通才型模型，無論是基礎模型、指令模型還是推理模型，在執行專業任務時的表現都存在能力邊界，開發者需要藉助架構手段來突破這一限制。

文章圍繞 RAG、SKILL、MCP 和 RLM 這四種架構展開，系統梳理了它們在擴充套件大模型能力時的各自側重點，並對各方案的適用場景進行了對比分析，為開發者在不同任務需求下選擇架構方案提供參考。目前，該事件的公開資訊僅限於這一篇對比解析文章，尚無其他後續進展或補充報道。